Performance issues related to complete_value on large datasets
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- api, performance
調査の方向性
execute.py の ExecutionContext.complete_value、complete_list_value、complete_object_value から始め、報告された graphql.py の呼び出しパスを再現のエントリーポイントとして使用します。Python 3.8 と graphql-core 3.2.3 で 5,000 要素のネストされたクエリを再現し、実行をプロファイルして、変更によって返される結果を変えずにオーバーヘッドが削減されることを確認します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi! We've noticed that returning a list of 5k elements, with a couple of nested objects is pretty slow:
Person {
id
name
lastname
age
address {street number}
job {id org_name}
partner {id name}
pets {name type}
school {id name}
}
| ncalls | tottime | percall | cumtime | percall | filename:lineno(function) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1.8e-05 | 1.8e-05 | 2.145 | 2.145 | graphql.py:103(graphql_sync) |
| 1 | 1.5e-05 | 1.5e-05 | 2.145 | 2.145 | graphql.py:152(graphql_impl) |
| 1/30001 | 0.19 | 6.335e-06 | 2.137 | 7.122e-05 | execute.py:413(ExecutionContext.execute_fields) |
| 1 | 1.3e-05 | 1.3e-05 | 2.137 | 2.137 | execute.py:965(execute) |
| 1 | 7e-06 | 7e-06 | 2.137 | 2.137 | execute.py:328(ExecutionContext.execute_operation) |
| 1/135001 | 0.3229 | 2.392e-06 | 2.135 | 1.581e-05 | execute.py:485(ExecutionContext.execute_field) |
| 1/145001 | 0.2737 | 1.888e-06 | 2.071 | 1.428e-05 | execute.py:575(ExecutionContext.complete_value) |
| 1 | 0.009884 | 0.009884 | 2.071 | 2.071 | execute.py:660(ExecutionContext.complete_list_value) |
| 5000/30000 | 0.02747 | 9.156e-07 | 2.026 | 6.752e-05 | execute.py:893(ExecutionContext.complete_object_value) |
By itself it's not really a slow function, but its executed 30k times. Is there any way to reduce the overhead by reducing the number of times this function is invoked?
Tested on Python 3.8 and graphql-core==3.2.3
- 主要言語
- Python
- スター
- 531
- フォーク
- 147
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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